基于多模型估计的捷联系统动基座对准

采用卡尔曼滤波方法进行动基座对准过程中,载体挠曲运动等因素会导致系统噪声、量测噪声的不确定性,即系统参数的不确定性。将多模型估计理论应用于捷联系统动基座对准过程中,可以有效抑制系统不确定性因素的影响。建立了捷联惯导系统误差模型和引入外部位置、速度信息的量测模型,针对对准过程中系统噪声和量测噪声不确定的情况建立了多模型自适应估计器。在同等条件下进行了单一模型对准和利用多模型估计理论进行对准的仿真比较,结果显示：基于多模型估计的对准完成后捷联系统具有更高的导航精度;由此说明,动基座对准过程中,系统参数不确定的情况下,多模型估计器有更好的适用性。     

基于新型滤波器-HABF的SINS传递对准仿真

传统动基座传递对准主要采用扩展卡尔曼滤波技术。但在动基座传递对准的非线性、非高斯条件下,这种基于模型线性化和高斯假设的滤波方法在估计系统状态及其方差时误差较大且可能发散。混合退火粒子滤波针对非线性、非高斯系统状态的在线估计问题,提出一种新的基于序贯重要性抽样的粒子滤波算法。在滤波算法中,用状态参数分解和退火系数来产生重要性概率密度函数,此概率密度函数综合考虑了转移先验、似然、噪声的统计特性以及最新的观察数据,因此更接近于系统状态的后验概率。实验仿真结果表明,这种基于混合退火粒子滤波器不仅比扩展卡尔曼滤波提高了传递对准的精度,而且又比传统的粒子算法减少了时间。     

基于PF的SINS动基座初始对准

捷联惯性导航系统大方位失准角的误差模型是非线性的,传统的扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter, EKF)会产生线性化误差,影响初始对准精度.在给出捷联惯性导航系统动基座大方位失准角误差模型的基础上,推导了粒子滤波方法(Particle Filter, PF),并将扩展卡尔曼滤波、基于Scaled-Unscented变换的Unscented卡尔曼滤波(Unscented Kalman filter, UKF)和基于Residual重采样的粒子滤波用于捷联惯性导航系统的初始对准中,分别进行了加速和拐弯条件下的初始对准实验仿真.仿真结果表明,在大失准角情况下,粒子滤波相对于扩展卡尔曼滤波和Unscented卡尔曼滤波具有更高的对准精度和更快的收敛速度.     

预测滤波器理论在惯导非线性对准中的应用

讨论了预测滤波器的基本算法，并针对平台惯性导航系统在大方位失准角情况下的非线性对准中，用预测滤波器无法估计陀螺误差的问题，提出了将预测滤波和扩展卡尔曼滤波相结合的算法。通过对大失准角下的静基座和动基座对准的仿真，证明预测滤波和扩展卡尔曼滤波相结合的算法能够提高的平台姿态误差角特别是方位误差角的估计精度。比起扩展卡尔曼滤波算法，该算法还能降低系统的维数，减小计算量。     

动基座传递对准非线性滤波器的设计及应用

在非线性、非高斯条件下进行动基座传递对准,如果采用卡尔曼滤波会出现误差较大甚至发散的问题。本文引入强跟踪自适应滤波器,建立对估计误差的一步预测方差PK/K-1的加权算法,来达到抑制噪声的目的;同时,针对初始对准对准精度与快速性的要求,建立了动基座传递对准精确的非线性滤波模型。通过计算机仿真,模拟了飞机机动模式,验证所提滤波器的可行性。最后,通过与扩展卡尔曼滤波的比较,说明非线性强跟踪自适应滤波器在对准精度与速度上都有更好的表现。     

基于模式判别的运动学约束辅助空中动基座对准方法

为优化初始对准性能,在北斗卫星导航系统辅助捷联惯导系统进行空中动基座初始对准架构下,提出基于残差的角运动模式判别方案,通过残差检验法实时判断系统是否处于稳态,并在此基础上提出一种基于运动学约束模型辅助的空中动基座对准方法。若检测到飞机处于稳态,则引入角速度约束模型,捷联惯导系统解算的角速度作为虚拟量测信息,联合北斗卫星导航系统信息进行量测更新。在多种机动方式下验证该方案的可行性及空中动基座对准性能。仿真验证结果表明:采用所提出方法辅助北斗卫星导航系统进行空中对准,各种机动条件下均可显著提高对准的快速性及精度。在典型的加速机动下,所提出方法与仅采用北斗信息的空中动基座对准相比,航向角对准时间由120 s缩减至60 s,对准精度由26′提升至10′。所提出方法在不增加传感器的前提下,优化了空中动基座初始对准性能,对工程应用具有一定参考价值。     

基于NPF-CKF的捷联惯导系统动基座初始对准技术

当海况不佳时,水下航行器大幅晃动,捷联惯导系统无法快速完成自主初始对准,因此提出了利用多普勒计程仪提供的速度信息进行运动中辅助对准。针对在非线性对准中扩展卡尔曼滤波存在精度低,且需要计算雅可比矩阵等不足,提出了一种基于非线性预测滤波的求容积卡尔曼滤波算法。该滤波算法将惯性器件测量误差作为模型误差使用非线性预测滤波器进行实时预测,然后再利用求容积卡尔曼滤波对模型误差补偿后的系统进行状态估计。仿真结果表明,与扩展卡尔曼滤波和求容积卡尔曼滤波算法相比,该滤波算法能够不仅提高失准角特别是方位失准角的估计精度,其精度约为45″,而且加快了收敛速度。同时由于该滤波算法降低了系统状态的维数,因此也大大减少了计算量。     

弹用平台惯导系统空中动基座对准技术

通过建立动基座对准速度匹配的系统模型，对影响传递对准的一些重要因素如杆臂效应、挠曲振动等进行了分析，按照既定的载机机动方案采集飞行数据进行离线仿真。仿真结果表明，自适应卡尔曼滤波可达到对准时间15min，水平对准误差小于1′，方位对准误差小于6′，水平轴陀螺测漂小于0．02（^o）/h的指标要求，证明S形机动速度匹配自适应卡尔曼滤波方案设计正确。利用机载试验数据进行的离线仿真验证，在将自适应卡尔曼滤波理论应用于工程实际方面以及对空中动基座对准方案的试验验证方面具有创新性。     

一种有效的空－空导弹捷联惯导系统快速精确传递对准方法

针对空－空导弹对于准确度与速度的特殊要求,建立了动基座姿态角传递对准的卡尔曼滤波模型,详细及准确地推导了姿态角匹配方案中卡尔曼滤波器的量测方程,提出了一种有效的空－空导弹捷联惯导系统快速精确传递对准方法。通过计算机仿真,验证了该方法的快速性和有效性,最后,采用分级标定的思路,实现了在飞机摇摆机翼情况下,对惯性器件误差的准确标定。     

自抗扰控制技术在捷联惯导动基座初始对准中的应用研究

提出并设计了应用自抗扰控制技术(ADRC)的捷联惯性系统动基座初始对准方案。通过数字仿真，将卡尔曼滤波与自抗扰控制的性能进行了详细的比较，证明该方法具有对准时间快，精度高，抗干扰能力强等特点。